There have been lots of research on temporal data management for the past two decades. Most of them are based on some logical data model, especially on the relational data model, although there are some conceptual data models which are independent of logical data models. Also, many properties or issues regarding temporal data models and temporal query languages have been studied. But some of them were shown to be incompatible, which means there could not be a complete temporal data model, satisfying all the desired properties at the same time. Many modeling issues discussed in the papers, do not have to be done so, if they take object-oriented data model as a base model. Therefore, this paper proposes a temporal data model, which is based on the object-oriented data model, mainly discussing the most essential issues that are common to many temporal data models. Our new temporal data model and query language will be illustrated with a small database, created by a set of sample transaction.
There have been lots of research on temporal data management for the past two decades. Most of them are based on some logical data model, especially on the relational data model, although there are some conceptual data models which are independent of logical data models. Also, many properties or issues regarding temporal data models and temporal query languages have been studied. But some of them were shown to be incompatible, which means there could not be a complete temporal data model, satisfying all the desired properties at the same time. Many modeling issues discussed in the papers, do not have to be done so, if they take object-oriented data model as a base model. Therefore, this paper proposes a temporal data model, which is based on the object-oriented data model, mainly discussing the most essential issues that are common to many temporal data models. Our new temporal data model and query language will be illustrated with a small database, created by a set of sample transaction.
오늘날 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발달함에 따라, 다양한 분야에서 이동체 위치 데이터에 대한 효율적인 관리의 중요성이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이러한 용도로 사용되는 MODBMS나 DSMS는 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리를 효율적으로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 이동체의 시공간 데이터 스트림의 효율적인 실시간 관리를 위해 시공간 DSMS를 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 시공간 DSMS를 개발하기 위해서 OGC의 공간 데이터 타입과 공간 연산자를 지원하는 GEOS을 사용하여 스탠포드 대학에서 개발한 STREAM(STanford stREam dAta Manager)를 확장하였다. 마지막으로 본 논문에서 구현한 시공간 DSMS를 이동체의 시공간 스트림 데이터에 대한 실시간 관리가 필요한 실시간 모니터링 분야에 적용해 봄으로써 본 시스템의 효용성을 검증하였다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권1호
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pp.35-48
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2005
An architectural framework is developed for integrating geospatial and temporal data with relational information from which a spatio-temporal data warehouse (STDW) system is built. In order to implement the STDW, a generic conceptual model was designed that accommodated six dimensions: spatial (map object), temporal (time), agent (contractor), management (e.g. planting) and tree species (specific species) that addressed the 'where', 'when', 'who', 'what', 'why' and 'how' (5W1H) of the STDW information, respectively. A formal algebraic notation was developed based on a triplet schema that corresponded with spatial, temporal, and relational data type objects. Spatial object structures and spatial operators (spatial selection, spatial projection, and spatial join) were defined and incorporated along with other database operators having interfaces via the generic model.
A temporal database systems provides timing information and maintains history of data compared to the conventional database system. In this paper, we present a temporal relational database which use an interval-stamping method for instant-based events and for interval-based states. A set of temporal algebraic operators are developed on an instance of time and interval of time so that we can manipulate events and states at a same time. The set of operation is the basis for creating a relational algebra that is closed for temporal relations. And temporal SQL is also suggested as a temporal query relational language for our algebraic operations on temporal relations.
최근 인간 중심의 미래 컴퓨터 환경인 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 실현을 위한 기술의 연구 개발이 활발히 진행됨에 따라 시공간 데이타를 다루는 GIS 기술이 대두되고 있다. 또한, 다양한 이기종 환경에서 호환성을 제공하기 위해서 생성된 데이타를 가공하여 사용자에게 원만하게 서비스를 제공하기 위한 미들웨어의 필요성이 증가되고 있다. 이와 같은 미들웨어의 핵심 기술로는 위치 측위 시스템으로부터 끊임없이 연속으로 들어오는 데이타 스트림을 실시간으로 처리하는 기술과 다양한 컴퓨팅 디바이스간의 데이타 동기화를 위한 기술이 요구된다. 하지만, 기존의 데이타 스트림 처리 기술은 비시공간 데이타를 대상으로 개발되었기 때문에 시공간 데이타에 대한 질의 처리가 효율적으로 지원되지 않는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 시공간 DBMS(DataBase Management System)와 서버 시공간MMDBMS (Main Memory DBMS)간의 상호운용성을 제공하기 위한 시공간 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 시공간 미들웨어는 끊임없이 연속으로 들어오는 시공간 데이타 스트림을 실시간으로 처리하고 시공간 DBMS간의 양방향 동기화를 지원하여 이기종 장치들간의 호환성을 유지하고 질의 처리를 하는데 있어 데이타의 무결성을 보장한다. 또한, 각 시공간 DBMS와 연결된 세션의 상태를 관리하고, 시공간 미들웨어가 안정적으로 작동될 수 있기 위한 자원 관리 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 논문에서는 시공간 미들웨어를 실시간 위치추적 시스템에 적용해 봄으로써 시공간 미들웨어의 효용성을 입증하였다.
이 논문에서는 과학적 응용에서 발생하는 군집을 이루는 시간 데이터를 관리하는 방법을 제안한다. 먼저, 시간데이터를 구분하는 경계값 LB와 RB를 정의하고 과거, 현재, 미래 세그먼트에 각각 저장되는 개체버전을 정의하였다. 또한 Hotspot 분포를 가지는 시간 데이터에 대하여 각 세그먼트 사이에 이동하는 알고리즘을 나타내었다. 이 논문에서 제안하는 최소중복을 이용한 이동 방법과 기존방법에 대하여 성능을 비교하였다. 질의에 대한 평균 응답 시간에서는 기존의 방법과 비슷한 결과를 보였다. 제안한 이동 방법은 세그먼트 사이에 중복해서 저장되는 데이터 수를 적게 하므로 공간 이용율 측면에서는 기존의 이동 방법보다 효율적이었다.
Research interests on temporal data have been almost focused on data models. There has been relatively less research in the area of temporal data management. In this paper, we propose two data migration strategies based on time-segmented storage structure: the migration strategy by Time Granularity, the migration strategy by LST-GET. We describe the criterion for data migration and moving process. We simulated the performance of the migration strategy by Time Granularity in order to compare it with non-segmentation method. We compared and analyzed two data migration strategies for temporal data.
A spatial object changes its states over time. However, existing spatial and temporal database systems cannot fully manage time-varying data with both spatial and non-spatial attributes. To overcome this limitation, we present a framework for spatio-temporal databases that can manage all time-varying historical information and integrate spatial and temporal relationship operators into the select statement in SQL3. For the purpose of our framework, we define three referencing macros and a history aggregate operator and classify the existing spatial and temporal relationship operators into three groups: exclusively spatial relationship operators, exclusively temporal relationship operators, and spatio-temporal common relationship operators. Finally, we believe the integration of spatial and temporal relationship operators into SQL3 will provide a useful framework for the history management of time-varying spatial objects in a uniform manner.
시간지원 데이터베이스는 유효시간과 거래시간을 통해 객체에 대한 효율적인 이력관리를 제공한다. 유효시간은 현실세계에서 객체에 발생한 시간을 의미하며, 거래시간은 객체가 데이터베이스에서 정의된 연산 뿐만 아니라 사용자 질의에 내포된 이력정보에 관련된 연산을 처리할 수 있도록 확장되어야 한다. 따라서 이 논문에서는 시간지원 질의언어인 TQuel(temporal query language)을 대상으로 하는 이전에 제안된 시간지원 질의 처리 시스템에 대하여 시간지원 구문분석과 시간지원 의미분석, 그리고 시간지원 코드 생성 및 시간지원 실행기 등의 기본적인 요소를 기반으로 거래시간 관리, 시간지원 집계, 시간지원 뷰, 그리고 시간지원 죠인 및 최적화 기능을 추가로 설계 구현하고, 그 처리과정을 예를 들어 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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